到達目標
【教育目標】 D 【学習・教育到達目標】 D-1,D-2
分光・環境・化学データ取得方法の多様化、大量化が顕著になっています。そこで、実際の分光計測データなどを用いた演習により大量データの解析手法や結果の解釈方法を修得してもらうこと。
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
大量の数値データの解析。 | データに応じて、解析手法を選択でき、その位置づけや意味を把握できる。また、自身で解析方法を提案できる。 | 各種の手法を用いてデータの位置づけや意味を把握できる。 | 各種の手法を用いても、データの位置づけや意味を把握できない。 |
分光器によるデータの取得。 | 試料の状態によって、適切な測定方法を選択でき、測定結果の解析から、総合的な試料の診断ができる。 | 試料の形態に応じて種々の測定方法を選択でき、測定結果の情報解析ができる。 | 試料の形態に応じた適切な測定方法を選択できない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
近年、分光・環境・化学データ取得方法の多様化、大量化が顕著になっています。そこで、実際の分光計測データなどを用いた演習により大量データの解析手法や結果の解釈方法を修得してもらう。
授業の進め方・方法:
・情報解析の時間はPCを持参してもらい、分光計測や環境情報のデータ解析に活用してもらう。
注意点:
試験と課題発表・個人報告で評価します。
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
後期 |
3rdQ |
1週 |
導入 |
情報化学の目的と必要性、授業の進め方を把握できる。
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2週 |
Rの紹介 |
Rのインストール。
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3週 |
データからの知識発見・線形代数の振り返り |
Rによる線形代数の振り返り。
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4週 |
データからの知識発見・データの視覚化 |
Rによるデータの視覚化。。
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5週 |
分光計測・環境データ解析 主成分分析 |
Rによる主成分分析。
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6週 |
分光計測・環境データ解析 回帰分析 |
Rによる回帰分析。
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7週 |
分光計測・環境データ解析 クラスター分析 |
Rによるクラスター分析。
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8週 |
分光計測・環境データ解析 決定木分析 |
Rによる決定木分析。
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4thQ |
9週 |
ガソリンの分光計測データ解析 主成分分析・回帰分析 |
分光計測データへの主成分分析・回帰分析の適用。
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10週 |
ガソリンの分光計測データ解析 クラスター分析・決定木分析 |
分光計測データへのクラスター分析・決定木分析の適用。
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11週 |
分光計測の実習 |
分光計測の方法とデータの取り扱い
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12週 |
分光計測・プラスチック測定実験 (1) |
プラスチックのデータ取得。
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13週 |
分光計測・プラスチック測定実験 (2) |
プラスチックのデータ取得。
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14週 |
データの総合解析 主成分分析・回帰分析・クラスター分析・決定木分析 |
一連のデータ解析とその解釈を実習する。
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15週 |
試験 |
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16週 |
まとめ |
試験解説と振り返り
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
評価割合
| 試験 | 課題発表 | 合計 |
総合評価割合 | 60 | 40 | 100 |
基礎的能力 | 30 | 15 | 45 |
専門的能力 | 15 | 15 | 30 |
分野横断的能力 | 15 | 10 | 25 |